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Mamba (apprentissage profond)

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Mamba est une architecture d'apprentissage profond introduite en décembre 2023 par deux chercheurs de Carnegie Mellon et de Princeton, Albert Gu et Tri Dao[1]

Mamba s'est rapidement imposé en 2024 comme la principale alternative à l'architecture Transformeur pour le traitement automatique des langues (TAL) et pour les grands modèles de langage comme GPT-3 ou Llama.

  1. ↑ (en) Albert Gu et Tri Dao, « Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces », arXiv:2312.00752 [cs],‎ (lire en ligne).
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